Use of Bayesian Markov Chain Monte Carlo Methods to Estimate EQ-5D Utility Scores from EORTC QLQ Data in Myeloma for Use in Cost-Effectiveness Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcome measures are an important component of the evidence for health technology appraisal. Their incorporation into cost-effectiveness analyses (CEAs) requires conversion of descriptive information into utilities. This can be done by using bespoke utility algorithms. Otherwise, investigators will often estimate indirect utility models for the patient-reported outcome measures using off-the-shelf utility data such as the EQ-5D or SF-6D. Numerous modeling strategies are reported; however, to date, there has been limited utilization of Bayesian methods in this context. In this article, we examine the relative advantage of the Bayesian methods in relation to dealing with missing data, relaxing the assumption of equal variances and characterizing the uncertainty in the model predictions. METHODS: Data from a large myeloma trial were used to examine the relationship between scores in each of the 19 domains of the European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) QLQ-C30/QLQ-MY20 and the EQ-5D utility. Data from 1839 patients were divided 75%/25% between derivation and validation sets. A conventional ordinary least squares model assuming equal variance and a Bayesian model allowing unequal variance were estimated on complete cases. Two further models were estimated using conventional and Bayesian multiple imputation, respectively, using the full data set. Models were compared in terms of data fit, accuracy in model prediction, and characterization of uncertainty in model predictions. CONCLUSIONS: Mean EQ-5D utility weights can be estimated from the EORTC QLQ-C30/QLQ-MY20 for use in CEAs. Frequentist and Bayesian methods produced effectively identical models. However, the Bayesian models provide distributions describing the uncertainty surrounding the estimated utility values and are thus more suited informing analyses for probabilistic CEAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».